多義性を考慮した同時共起クラスタリングによる動詞の類語抽出

摘要

動詞間で共通する概念を有する動詞の類語をテキストデータから注することを目的としている．動詞の語義は係り関係にある名詞との組み合わせにより決まるが，問題は動詞だけでなく名詞も多義性を有することである．これに対して本研究では動詞と名詞を同時にクラスタリングする手法を提案してきたが，各初期クラスタから有益なクラスタを十分獲得できなかった．本発表では初期クラスタから抽出された動詞の語義を消去し繰り返しクラスタリングを行うことで格のバリエーションや動詞の複数の語義を積極的に取り出す方法を提案する．毎日新聞ならびに均衡コーパスに対して動詞クラスタ抽出実験を行いその結果について報告する．%In the previous work we show that a co-clustering approach is suitable for verb synonym extraction because of polysemy of both noun and verb. The proposed approach is promising, however, it has not succeeded in initial graphs of verb-noun pairs. Thus in this paper we present a modified co-clustering approach with recursively extracting other possible verb gourps from the same verb-noun pairs; this enables us to actively obtain other meanings of each verb. The experimental results of verb synonym extraction from Japanese news paper corpus and balanced corpus show that the modified approach outperformed the previous one in precision and recall rates.